RemoteZero：零人工标注的地理空间推理

地理空间推理需将复杂语义转化为精确坐标，现有方法虽能自动生成推理链，但仍依赖人工标注坐标进行监督，阻碍了真正的自我进化。为此，本文提出 RemoteZero，一种无需边界框监督的地理空间推理框架。该框架利用多模态大语言模型更强的判别能力，以内在语义验证替代几何监督，支持基于 GRPO 的无标注训练。实验表明，RemoteZero 能通过自验证信号从未标记图像中迭代自我进化，性能媲美强监督方法，展现了自验证训练在地理定位中的潜力。